\chapter{特征融合与剩余寿命预测}

本章主要介绍特征融合与剩余寿命预测模块的设计和实现。
首先，针对特征融合过程，提出了一种基于注意力机制的特征融合方法，旨在将日常损耗项和事件扰动项的特征学习结果进行有效结合。这一方法能够动态地加权两类特征的重要性，从而使得模型能够在融合时充分利用各自的优势。接着，将融合后的特征输入到一个由全连接网络构成的回归预测头，通过回归网络生成设备的剩余寿命预测结果。最后，对本章的工作进行了总结，强调了特征融合在提升剩余寿命预测精度方面的重要作用。由于本章内容较为简洁，因此省略了“引言”部分内容。



\section{本章小结}

本章围绕特征融合与剩余寿命预测两个核心模块展开，详细介绍了其设计思路与实现方法。首先，提出了一种基于注意力机制的特征融合策略，以动态调节日常损耗项与事件扰动项的特征权重，从而增强特征整合的有效性。随后，针对剩余寿命预测任务，构建了一个全连接回归网络，通过多层非线性映射将融合特征转化为具体的寿命预测值。该设计不仅提升了模型的预测能力，也进一步验证了特征融合在寿命预测中的关键作用。
